## JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) 2337-3520 (2301-928X Print)
Abstrak—Pengendalian  kualitas  proses  pengantongan semen  yang  dilakukan  di  PT  Semen  Indonesia  (Persero)  Tbk, selama  ini  dengan  cara  yang    sederhana  yaitu  menggunakan diagram  pareto,  dimana  informasi  yang  diperoleh  hanya  me- ngidentifikasi jenis cacat yang paling sering terjadi. Berdasarkan hasil  proses  pengantongan  semen  pada  bulan  Desember  2014, jumlah produk yang reject adalah 4,84%, jika dikonversikan ke level  sigma  menjadi  4,09  sigma.  sehingga  permasalahan  dalam penelitian  ini  adalah  menentukan  level  sigma  untuk  bulan selanjutnya.  Untuk  mencapai  tujuan  tersebut  maka  dilakukan analisis  menggunakan  peta  kendali  p  multivariat,  level  sigma, diagram  pareto  dan  diagram  ishikawa.  Data  yang  digunakan adalah data release packer bag kantong semen PPC 50 kg Tuban 4  bulan  Januari  dan  februari  2015,  dimana  hasilnya  peta  p multivariat belum terkendali secara statistik, dengan  level sigma pada  bulan  Januari  2015  sebesar  4,10  dan  pada  bulan  Februari 2015  sebesar  4,12  sehingga  level  sigma  mengalami  kenaikan sebesar  0,02.  Penyebab  terjadinya  produk  cacat  adalah  kualitas bahan  baku  yang  belum  baik,  karyawan  kurang  teliti  dan kelelahan,  lingkungan  berdebu,  keadaan  mesin  yang  sudah  aus, plat besi dan spot yang sudah tua.
Kata  Kunci—Proses  Pengantongan  Semen,  Peta  Kendali  p Multivariat, DMAIC, Diagram Pareto, Diagram Ishikawa
I. PENDAHULUAN emen  merupakan  bahan  perekat  yang  berbentuk  bubuk halus jika ditambahkan air akan terjadi reaksi hidrasi.Dalam  proses  pembutan  semen  pengantongan  semen merupakan  tahapan  proses  akhir  yang  harus  dilalui  material sehingga  material  yang  keluar  dari  pangantongan  ini  sudah merupakan produk jadi yang siap dipasarkan. Pada unit proses pengantongan  semen  di  PT  Semen  Indonesia  (Persero)  Tbk masih  sering  dijumpai  beberapa  kerusakan  kantong  sak semen.Salah satu metode statistik yang akan digunakan adalah peta  kendali  [1].  Analisis  yang  cocok  pada  penelitian  ini dengan menggunakan peta kendali p multivariat, karena dalam proses  pengantongan  semen  memiliki  karakteristik  kualitas kerusakan  kantong  semen  yang  dikelompokkan  menjadi  tiga kelas  yaitu  kritis,  mayor  dan  minor,  dimana  ketiga  kerusakan semen tersebut diduga saling berkorelasi sehingga peta kendali yang digunakan yaitu peta kendali p multivariat [2]. Six sigma adalah sebuah metode yang mengaplikasikan alat-alat statistik dan  teknik  mereduksi  produk  gagal  agar  tidak  lebih  dari  3,4 produk  gagal  dari  satu  juta  produk,  atau  kondisi  tersebut nyaris  tanpa  cacat.  Untuk  meningkatkan  level  sigma  metode
yang digunakan yaitu DMAIC yang merupakan singkatan dari Define, Measure, Analyze, Improve, dan Control [3].Penelitian sebelumnya  yang  membahas  pengendalian  kualitas  dengan metode  pmultivariat  dilakukan  [4]  tentang  pengontrolan kualitas  produk  PT.  IGLAS  (Persero)  Gresik  menggunakan peta  pmultivariat.  Penelitian  menggunakan  pmultivariat  telah dilakukan  [5]  tentang  pengontrolan  kualitas  pada  proses pengemasan  semen  ( packaging )  PT.  Semen  Gresik  (persero) tbk, di tuban berbasis metode six sigma.
PT  Semen  Indonesia  (Persero)  Tbk,  selama  ini melakukan  pengendalian  kualitas  pada  proses  pengantongan dengan  cara  sederhana  yaitu  dengan  menggunakan  diagram pareto, informasi yang diperoleh hanya mengidentifikasi jenis cacat yang paling sering terjadi. Metode pendekatan six sigma yang  digunakan  adalah  DMAIC,  langkah  pertama  adalah tahap define (merumuskan  masalah). Selama bulan Desember 2014,  jumlah  produk  yang reject adalah  4,84%  atau  jika dikonversikan  ke  level  sigma  menjadi  4,09  sigma,  sehingga permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana mengendalikan  kualitas  proses  pengantongan  semen  PPC  50 kg  di  Tuban  4  dengan  menggunakan  diagram p multivariat, bagaimana  menentukan  level  sigma  untuk  bulan  selanjutnya, serta  variabel  apa  saja  yang  mempengaruhi  kualitas  proses pengantongan  semen  PPC  50  kg  pada  Tuban  4  tidak stabil,yang  nantinya  dapat  memberikan  masukan  untuk perbaikan bagi pihak perusahaan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui proses  pengantongan  semen  apakah  sudah  terkendali, meningkatkan level sigma, serta mengetahui variabel apa saja yang  menyebabkan  proses  tidak  stabil  pada  proses pengantongan semen PPC 50 kg di Tuban 4.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Statistika Deskriptif
Statistika  deskriptif  adalah  metode  yang  berkaitan dengan  pengumpulan  dan  penyajian  suatu  gugus  data  hingga memberikan  informasi  yang  berguna  [7].  Statistika  deskriptif hanya  memberikan  informasi  dan  sama  sekali  tidak  menarik inferensi  atau  kesimpulan  apapun  tentang  gugus  induknya yang  lebih  besar,  sedangkan  statistika  inferensia  merupakan statistik  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  sampel terhadap populasi.

## Analisis Pengendalian Kualitas Proses Pengantongan Semen di PT Semen Indonesia (Persero) Tbk dengan Pendekatan Six Sigma
Fitrah Indra Cahyani, Sri Mumpuni Retnaningsih Jurusan Statistika,FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : mumpuni@statistika.its.ac.id
S
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) 2337-3520 (2301-928X Print)

## B. Pengendalian Kualitas Statistika
Pengendalian  kualitas  statistika    merupakan  suatu metode untuk mengevaluasi kualitas suatu produk hasil proses produksi  dengan menggunakan metode-metode statistik, salah satu metode statistik yang akan digunakan adalah peta kendali [1].

## C. Peta Kendali Multivariat Atribut
Analisis  multivariat  adalah  analisis  statistik  pada  data pengamatan  yang  mempunyai  lebih  dari  satu  dan  antar variabel yang satu dengan yang lainsaling berkorelasi [8].Peta kendali multivariat atribut adalah peta kendali yang digunakan ketika  terdapat  lebih  dari  satu  karakteristik  kualitas  dalam suatu pemeriksaan dan jenis pemeriksaannya hanya membedakan saja[9].

## D. Peta Kendali p Multivariat
Dalam  mengevaluasi  tingkat  cacat  keseluruhan  peta kendali p multivariat  diberikan D =  ( D 0 ,  D 1 ,  ...,  D i ,  ...,  D k ), dimana D i merupakan kategori tingkat cacat, D 0 kategori bebas cacat dan D k adalah kategori tingkat cacat yang paling serius, dengan  cacat  yang  berbeda  dapat  membawa  kerugian  bagi proses  kualitas,  maka  dengan  vector  D,  dapat  didefinisikan sebagai  vektor  pembobot  dari  tingkat  cacat  yang  ditemukan dalam  produk.  Produk  yang  diklasifikasikan  dalam  (k+1) kategori kualitas cacat, dalam hal ini variabel acak multivariat X  =  ( X 0 ,  X 1 ,...,  X i ,...,  X k )  memiliki  distribusi  multinomial dengan parameter n dan vektor probabilitas p = ( p 0 , p 1 , ..., p i ,
...,  p k ),  sehingga  0  ≤ p i ≤  1  dan    k 0 i i 1 p .  Dimana, X i merupakan  jumlah  item  dalam  sampel  yang  diklasifikasikan dalam kategori cacat D i , dan p i adalah proporsi cacat item yang diklasifikasikan  sebagai  cacat  di  kelas i .Peta  kendali p multivariat memiliki nilai pembobot sebesar 0 < d i < 1, d i < d i+1 , d 0 = 0 dan d 1 = 1, dimana nilai pembobotnya ditentukan oleh besarnya  tingkat  kepentingan  jenis  cacat  [2],  sehingga mengasumsikan  jenis  cacat  berdasarkan  tingkat  cacat keseluruhan dapat dilihat pada persamaan (1).
   k 0 i i i p d δ
(1)
dimana:
d i =  vektor p embobot ( 0 ≤ d i ≤ 1) p i =  proporsi cacat pada item kelas cacat  ke-i (0 ≤ p i ≤ 1) δ =  tingkat cacat keseluruhan (0 < δ < 1)
Jika  dimisalkan  X=  ( X 0 ,  X 1 ,  ...,  X i ,  ...,  X k ),  diketahui  bahwa estimator maximum likelihood dari parameter p= ( p 0 , p 1 , ..., p i ,
...,  p k )  adalah n i i X p  ˆ ,  dimana, i p ˆ proporsi  jenis  cacat  ke-i,
i X jumlah  cacat  ke- i dan n ukuran  sampel.  Sehingga,  untuk mengendalikan  cacat  keseluruhan  dari  parameter δ ,  dapat menggunakan persamaan berikut ini.
   k 0 i p d δ i i ˆ ˆ
(2)
dengan vektor p ˆ memiliki (k+1) distribusi normal multivariat, sehingga  estimasi δ memiliki  distribusi  normal,  maka  dapat
diperoleh  selang  kepercayaan  (1-α)  untuk  statistik  sampel cacat keseluruhan sebagai berikut [10].
                            
     2 k 0 i i p i d k 0 i i p 2 i d n 1 2 α k, χ k 0 i i p i d ˆ ˆ ˆ (3)
dimana 2 ,   k adalah  batas  atas  dari  distribusi Chisquare ( 2  ) dengan derajat bebas k.Pada peta kendali p multivariat vektor p 0 =  (p 00 ,p 10 ,...,p j0 ,...,p k0 ) tidak  diketahui  dan  perlu  diestimasi menggunakan  m  sampel  awal  dari  ukuran  n  dari  proses terkendali.  Misalkan  X t =  (X 0t ,X 1t ,...,X it ,...,X kt ) , t =  1,2,..., m , menjadi  m  sampel  awal  dari  ukuran  n  yang  diambil  pada proses  X  multinomial  dengan  parameter  (n, p ),  sehingga X it adalah jumlah item dalam sample ke- t yang diklasifikasikan dalam  kategori  cacat  D i .  Penaksir  parameter  tak  bias  dari p i sebagai berikut.
    m 1 t it i k 0,1,2,..., p m 1 p i , ˆ ˆ (4)
dimana n it it X p  ˆ dengan i =  0,  1,  …, k ; t =  1,  2,  ..., m, sehingga nilai batas kendali peta kendali p multivariat sebagai berikut.
                             k 0 i 2 k 0 i i i k 0 i i 2 i 2 α k, i i P d p d n 1 χ p d BKA ˆ ˆ ˆ (5)
Garis Tengah    k 1 i i p i d ˆ
(6)
                             k 0 i 2 k 0 i i i k 0 i i 2 i 2 α k, i i P d p d n 1 χ p d BKB ˆ ˆ ˆ (7)

## E. Identifikasi Variabel Penyebab Terjadinya Proses Tidak Terkendali
Identifikasi penyebab terjadinya proses tidak terkendali, prosedur statistik yang benar berdasarkan satatistik sampel adalah sebagai berikut.
       k 0 i i0 it 2 i0 it t 0 t X X p p n n Z ˆ ˆ (8)
dimana, Z t indikator kontribusi relatif dari variabel ke- t , n 0 dan n t ukuran  sample  periode  ke-0  dan  ke- t, it p ˆ dan i0 p ˆ   proporsi variabel  ke- i periode  ke- t dan  ke-0 , , it X dan i0 X jumlah  cacat ke- i periode  ke- t danke-0 , Untuk  perbaikan  proses  difokuskan pada variabel yang memiliki nilai t Z lebih besar dari 2 ), 1 (    k [11].

## F. Membandingkan Proporsi Dua Populasi
Untuk  mengetahui  apakah  dua  populasi  memiliki perbedaan proporsi, maka digunakan hipotesis sebagai berikut.
statistik uji:
̂   ̂ √ ̂    ̂ ( ) (9)
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) 2337-3520 (2301-928X Print)
daerah kritis : H 0 di tolak jika Z hit < [1].

## G. Kapabilitas Proses
Kapabilitas  proses  adalah  kemampuan  suatu  proses untuk  menghasilkan suatu produk/jasa  yang sesuai  spesifikasi yang  diharapkan.Dalam  kemapuan  proses  dapat  dilihat  dari nilai  presisi  dan  akurasi  [12].  Presisi  dikatakan  tinggi  jika nilai ̂ ≥ 1dapat dihitung dengan persamaan berikut.
̂ ̂ ̅ (10)
sedangkan  akurasi  dikatakan  tinggi  jika ̂ ≥  1  didapatkan dengan menggunakan persamaan sebagai berikut.
̂ ̂ ̅ (11)

## H. Diagram Pareto
Diagram  pareto  berbentuk  histogram  frekuensi    yang menjelaskan  cacat  berdasarkan  penyebab  ketidaksesuaian  dan diurutkan mulai dari frekuensi paling besar sampai paling kecil [1].
Gambar1. Contoh Diagram Pareto

## I. Diagram Ishikawa
Diagram ishikawa merupakangrafikyangmenggambarkanhubunganantara masalahatau akibat dengan  faktor  yang  menjadi penyebabnya. Secara visual diagram ishikawa seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2. Contoh Diagram Ishikawa

## J. Six Sigma
Six  sigma adalah  sebuah  proses  yang  mengaplikasikan alat-alat  statistik  dan  teknik  mereduksi  produk  gagal  sampai didefinisikan  tidak  lebih  dari  3,4  produk  gagal  dari  satu  juta produk  [3].  Metode  pendekatan six  sigma yang  paling  umum digunakan  adalah  DMAIC.Siklus  DMAIC  ini  merupakaan proses  peningkatan  terus  menerus  menuju  target six sigma .Untuk  mengetahui  perbaikan  proses  selama  proses berlangsung  dan  menentukan  level  sigma,  maka  dapat dihitung dengan persamaan sebagai berikut [13].
(12)
(13) ( ) (14)

## K. Proses Pengantongan Semen
Pada  proses  pengantongan    bag/sak  semen  dilakukan setelah  semen  yang  berada  di  Silo  dimasukkan  ke bucket elevator sebelum  masuk  ke air  slide .  Selanjutnya  masuk  pada bin  central untuk  dilakukan  pengadukan  agar  bercampur dengan  merata.    Setalah  itu,  masuk  dalam packing  machine atau roto  packer pada  proses  ini,  sebuah  mesin  yang digunakan  untuk  pengantong  semen  secara  otomatis.  Semen yang  sudah  dikemas,  kemudian  disortir  dan  dicari  penyebab cacat.  Semen  yang  cacat  akan  di  arahkan  ke  mesin cutter sehingga  semen  jatuh  di air  slide dan  kembali  ke bucket elevator .  Selanjutnya  semen  yang  sudah  terisi  dilanjutkan dengan alat transportasi berbentuk sabuk dan digerakkan oleh motor yaitu belt conveyor . Setelah semen per sak jatuh di truk, para  sopir  memeriksa  semen  pesanannya.  Apabila  ada  yang cacat  atau  sobek,  semen  akan  dikembalikan  dan  diganti  yang baru.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder  yang  diperoleh  dari release  packer  bag PT  Semen Indonesiayaitu  data  jenis  cacat  dalam  proses  pengantongan semen.Data  diambil  pada  bulan  Januari  danfebruari  2015, dimana subgrup yang digunakan adalah hari.Langkah-langkah dalam  menganalisis data dengan pendekatan six sigma adalah sebagai berikut.
1. Tahap define, sebagai  tahap  awal  penelitian  yaitu mendefinisikan permasalahan dan menentukan tujuan.
2. Tahap measure ,  yaitu  menentukan  dan  mengukur variabel, dimana variabel-variabel yang digunakan dalam metode  DMAIC  disebut  dengan  CTQ( Critical  To Quality ), Ada 10variabel kualitas cacat pada pengantong- an semen yang diklasifikasikan menjadi 3 kelas yaitu:
a. Kelas kritis terdiri atas Lem, kertasdan valver.
b. Kelas  mayor  terdiri  atas  PM  ( Packer  Mechine) ,
BR( Belt Rotary )dan Belt-to.
c. Kelas  minor  terdiri  atas  BC-4  ( Bin  Central 4),  BC-5 ( Bin Central 5), kertas dan truk.
3. Tahap analyze, yaitu  merupakan  tahap  untuk  mencapai tujuan, langkahnya sebagai berikut.
a. Mengidentifikasi proses pengantongan semen dengan menggunakan  peta  kendali p multivariat.  Apabila proses tidak terkendali maka dicari penyebabnya, jika diketahui  penyebab  maka  dilakukan  perbaikan,tetapi jika peta kendali p multivariat sudah  terkendali pada tahap  1  maka  dilakukan  pengambilan  data  untuk tahap 2.
b. Melakukan  pengendalian  kualitas  data  tahap  2 dengan  langkah  hampir  sama  dengan  analisis  pada data tahap 1 langkah ke-a.
c. Menentukan level nilai sigma.
Metode
Mesin Cacat Material Manusia Lingkungan

## JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) 2337-3520 (2301-928X Print)
d. Membuat  diagram  pareto,  untuk  mengetahui  jenis kerusakan  yang  paling  banyak  terjadi  dalam  proses pengantongan semen.
e. Membuat  diagram ishikawa ,untuk  mengidentifikasi penyebab terjadinya kerusakan kantong sak semen.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Analisis  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dibagi menjadi  dua  tahap,  dimana  tahap  1  untuk  mendapatkan pengamatan  yang  berada  dalam  batas  kendali  dan  tahap  2 untuk memonitoring produksi selanjutnya.

## A. Analisis Statistika pada Tahap 1
Analisis  data  tahap  1  proses  pengantongan  semen digunakan untuk mendapatkan pengamatan yang berada dalam batas  kendali,  dimana  data  yang  digunakan  adalah  hasil pengantongan  semen  pada  tanggal  1  s/d  31  Januari  2015. Berikut hasil analisis statistik pada tahap 1 semen PPC 50 Kg.

## B. Deskripsi Data
Hasil  pengamatan  data  jenis  cacat  yang  terjadi  pada proses  pengantongan  semen  Tuban  4dimana  jumlah  sampel yang  digunakan  sebanyak  2.806.210  kantong.  Berdasarkan Tabel  1dapat  diketajui  bahwa  jumlah  cacat  yang  paling banyak berasal dari kelas cacat kritis yaitu cacat lemsebanyak 1.805  kantong  dan  jumlah  cacat  yang  paling  sedikit  atau jarang  terjadi  berasal  dari  kelas  cacat  minor  dengan  cacat truksebanyak 0 kantong.
Tabel 1. Statistika Deskriptif  Tahap 1 Kelas Cacat Jenis Cacat Jumlah Cacat Kritis Lem 1.805 Valver 500 Kertas 4 Mayor PM 725 Belt To 429
BR 3 Minor BC-4 12 BC-5 18 Truck 0 Kertas 759

## C. Peta Kendali p Multivariat Tahap 1
Dalam  peta p multivariat  pada  tahap  1,  menggunakan data jenis cacat proses pengantongan  semen PPC 50 Kg pada bulan Januari 2015 dengan pengamatan sebanyak 31 subgrup.
30 27 24 21 18 15 12 9 6 3 0.0008 0.0007 0.0006 0.0005 0.0004 Pengamatan ke- D el ta GT= 0.000538 BKA= 0.000669 BKB= 0.000408

## Gambar 3. Peta Kendali p Multivariat Tahap 1
Gambar 3 terdapat 6 titik pengamatan yang berada diluar batas kendali  yaitu  pada  titik  pengamatan  ke-  3,  9,  13,  15,  23,  dan 26,  maka  peta  belum  terkendali  dikarenakan reducer sebagai
penggerak belt conveyor macet dan beban terlalu berat karena permintaan  konsumen  yang  terlalu  banyak  sehingga  menga- kibatkan cubicel/stop kontak mati, metode pembuatan kantong semen  salah,  mesin  yang  sudah  aus  sehingga  mengakibatkan banyak  semen  yang  pecah,  dan  pekerja  yang  kurang  fokus dalam  proses  pengantongan  semen.Sehingga  perlu  dilakukan pengendalian  ulang  tanpa  menggunkan  6  titik  pengamatan yang  berda  diluar  batas  kendali.Gambar  4  menunjukkan bahwa pada hasil peta kendali p multivariat tahap 1 data cacat pada  proses  pengantongan  semen  sudah  terkendali  secara statistik,  dengan  batas  kendali  atas  0,000652,  garis  tengah adalah  0,000524  dan  batas  kendali  bawah  adalah  0,000394, untuk lebih jelasnya dapat dilihat Gambar 4 berikut ini.
24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0.00065 0.00060 0.00055 0.00050 0.00045 0.00040 Pengamatan ke- D e lt a GT= 0.000524 BKB= 0.000394 BKA= 0.000652

## Gambar 4. Peta Kendali p Multivariat Tahap 1

## D. Analisis Statistika pada Tahap 2
Analisis  Statistika  tahap  1  didapatkan  hasil  analisis  peta kendali  sudah  terkendali  secara  statistik.  Untuk  mengetahui kestabilan  proses  pengantongan  semen  atau  ada  pergesaran proses maka dilakukan analisis statistika pada tahap 2 dengan menggunkan data tanggal 1 s/d 28 Februari 2015.

## E. Deskripsi Data
Hasil deskripsi data cacat pada tahap 2 semen PPC 50 Kg bulan  Februari  2015,  dengan  jumlah  sampel  sebanyak 2.806.210  kantong.Tabel  2  dapat  diketahui  bahwa  tahap  2 jumlah  cacat  yang  paling  banyak  sama  seperti  tahap  1,  yaitu dari  kelas  cacat  kritis  yaitu  cacat  lemsebanyak  1.440  kantong dan jumlah cacat yang paling sedikit atau jarang terjadi berasal dari kelas cacat minor dengan cacat truksebanyak 0 kantong.
Tabel 2. Statistika Deskriptif  Tahap 1
Kelas Cacat Jenis Cacat Jumlah Cacat Kritis Lem 1.440 Valver 452
Kertas 0 Mayor PM 684 Belt To 381
BR 3 Minor BC-4 16 BC-5 26 Truck 0 Kertas 621

## F. Peta Kendali p Multivariat Tahap 2
Tahap  2  dilakukan  monitoring  kembali  untuk  penga- matan selanjutnyadengan menggunakan nilai batas kendaliyang  diperoleh  dari  tahap  1.Peta  kendali p multivariat tahap 2 diperoleh pengamatan sebanyak 28 subgrup.
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) 2337-3520 (2301-928X Print)
Gambar  5  dapat  dilihat  bahwa  data  tahap  2  belum terkendali,  dikarenakan  terdapat  pengamatan  yang  beradadi luar batas kendali yaitu pengamatan ke-3, 7, 9, 12, 14, 15,18, 24 dan 26. Batas kendali atas yang ditunjukkan pada Gambar 4.3 adalah 0,0,000652, garis tengah adalah 0,000524 dan batas kendali  bawah  adalah  0,000394.Hal  ini  menunjukkan  bahwa proses  pengantongan  semen  tahap  2  belum  terkendali  secara statistik
27 24 21 18 15 12 9 6 3 0.0010 0.0009 0.0008 0.0007 0.0006 0.0005 0.0004 0.0003 Pengamatan ke- D e lt a BKA= 0.000652 GT= 0.000524 BKB= 0.000394

## Gambar 5. Peta Kendali p Multivariat Tahap 2

## G. Analisis Pergeseran Proses
Uji  proporsi  digunakan  untuk  melihat  pergeseran proses  berdasarkan  2  tahap,  yaitu  bulan  Januari  2015  untuk tahap  1  dan  bulan  Februari  2015  untuk  tahap  2,  dengan menggunakan  tingkat  signifikan  sebesar  0,05  diperoleh  nilai
2  Z =  Z 0,025 sebesar  1,96,  dapat  diketahui  bahwa  keputusan untuk tahap 1 dan tahap 2 adalah H 0 gagal ditolak dikarenakan |Z 0 | < Z 0,025 yaitu 0,5876 < 1,96. Jadi, dapat disimpulkan tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara tahap 1 dan tahap 2 terhadap hasil proses pengantongan semen.

## H. Penentuan Level Sigma
Hasil  kapabilitas  proses  dapat  dilihat  lavel  sigma  proses pengantongan semen dengan  pendekatan pengendalian proses Six Sigma dari Motorola. Berikut Tabel 3hasil perhitungan.
Tabel 3. Nilai DPO, DPMOdan Level Sigma
Tuban 4 Kelas Cacat Nilai DPO DPMO Level Sigma Januari Kritis 0,00850 8.502 3,89 Mayor 0,00426 4.260 4,13 Minor 0,00218 2.179 4,35 Total 0,00470 4.700 4,10 Februari Kritis 0,00763 7.636 3,93 Mayor 0,00431 4.260 4,13 Minor 0,00201 2.007 4,38 Total 0,00438 4.386 4.12
Perbandingan hasil proses di Tuban 4 antara bulan Januari dan bulan Februari secara keseluruhan, bulan Februari mengalami peningkatan  level  sigma,  yang  tadinya  pada  bulan  januari diperoleh  level  sigma  4,10  dan  bulan  februari  diperoleh  level sigma 4,12.

## I. Analisis Jenis Cacat Dominan
Untuk  mengetahui    jenis  cacat  dominan  pada  proses pengantongan  semen  PPC  50  Kg  di  Tuban  4  menggunakan diagram pareto.
Gambar 6a.Diagram Pareto tahap 1
Jenis Cacat Lainnya Belt To Valver Kertas PM Lem 4000 3000 2000 1000 0 100 80 60 40 20 0 Ju m la h Pe rs en 39,7 % 58,6 % 75,8 % 88,2 % 98,8 % 100 %
Gambar 6b.Diagram Pareto tahap 2
Berdasarkan  Gambar  6a  dan  Gambar  6b  masing-masing tahap  diketahui  nilai  persentase  kumulatif  cacat  tahap  1 sebesar  89,1%  cacat  yang  terjadi  didominasi  oleh  jenis  cacat lem,  kertas,  PM  dan  Valver,  untuk  nilai  presentase  kumulatif cacat  tahap  2  sebesar  88,2%  cacat  yang  terjadi  didominasi oleh jenis cacat lem, PM, kertas dan Valver.

## J. Faktor Penyebab Cacat
Diagram ishikawa digunakan  untuk  melihat  faktor penyebab  cacat  yang  terjadi  pada  saat  proses  berjalan berdasarkan  faktor  manusia,  material,  mesin,  metode  dan lingkungan.  Hasil  diagram ishikawa dapat  dilihat  pada Gambar 7 sebagai berikut.
Gambar 7. Diagram Ishikawa penyebab cacat proses pengantongan semen
Menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan  diagram ishikawa dapat melihat penyebab terjadinya cacat pada proses pengantongan.  Pada  mesin,  karena  sebagian  besar  semua dijalankan oleh mesin, akibatnya dengan keadaan mesin yang sudah  aus,  plat  besi  yang  sudah  tua  dan  valuer  yang  terlalu kecil  sehingga  semen  tidak  dapat  masuk  menyebabkan  cacat lebih  banyak.Dari  segi  metode,  disebabkan  bak  truck  yang mana  belum  dibersihkan  dengan  seksama  sehingga  ada kerikil/benda  yang  membuat  sak  pecah.Lem  yang  belum kering  dan  pembuatannya  yang  salah  membuat  sak  semen tidak merekat dengan baik serta membentuk lubang sak terlalu
Jenis Cacat Lainnya Belt To Valver PM Kertas Lem 4000 3000 2000 1000 0 100 80 60 40 20 0 Ju m la h pe rs en 42,4 % 60,4 % 77,4 % 89,1 % 99,2 % 100 %
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) 2337-3520 (2301-928X Print)
kecil.segi  lingkungan  sangat  berdebu  dan  tempat  produksi yang kurang penerangan menyebabkan para karyawan kurang nyaman  dan  suara  yang  bising  mengakibatkan  kinerja karyawan yang kurang fokus sehingga hasilnya banyak pecah. Segi  material  yang  disebabkan  oleh  mutu  kertas  (kraft) jelek/murah dan bahan pembuatan lem jelek sehingga hasilnya pun  kurang  memuaskan.  Dalam  Segi  karyawan  mengakibat- kan  cacat  produk  yang  disebabkan  karena  kelelahan,  kurang fokus dan lengah dalam pengamatan alur proses pengantongan semen.  Oleh  karena  itu,  akibat  dari  penyebab-penyebab tersebut  adalah  terjadinya  cacat  paling  penting  yang  menjadi faktor prioritas untuk diperbaiki.

## V. KESIMPULANDAN SARAN
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  yang  telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  hasil  evaluasi  proses  pe- ngantongan  semen  PPC  50  Kg  Semen  Indonesia  di  Tuban  4 dengan  menggunakan  peta  kendali  peta  p  multivariat  masih belum tekendali secara statistik.Hasil perhitungan level sigma tahap  1  bulan  Januari  2015  dan  tahap  2  bulan  Februari  2015 mengalami  kenaikan  sebesar  0,02,  dimana  bulan  januari diperoleh  level  sigma  4,10  yang  berarti  DPMO  4.700, sedangkan  pada  bulan  februari  2015  diperoleh  level  sigma 4,12  yang  berarti  DPMO  sebesar  4.386.Variabel  penyebab proses pengantongan semen yaitu jenis cacat lem dikarenakanlem  kurang  kering,  bahan  pembuat  lem  jelek  dan tidak  rata.Jenis  cacat  kertas  disebabkanmutu  kertas  (kraft) jelek  dan  bak  truk  kotor,  untuk  jenis  cacat  PM  dikarenakan sudah  aus,  plat  besi  dan  spot  yang  sudah  tua,  serta  kurang fokusnya  karyawan,  sedangkan  untuk  jenis  cacat  valver dikarenakan lubang kertas terlalu kecil.
Saran  yang  dapat  diberikan  untuk  perusahaan  yaitu melakukan  perbaikan  untuk  jenis  cacat  yang  mendominasi yaitu  lem,  kertas,PM  danvalverpada  proses  pengantongan semen.  Selain  itu,  pihak  perusahaan  juga  perlu  melakukan pengendalian kualitas secara statistik pada proses pengantongan  semen  untuk  mengurangi  jumlah  produk  cacat dan  proses  dalam  keadaan  terkendali.  Untuk  penelitian selanjutnya,  sebaiknya  melakukan  penyelesaian  masalah dengan  menggunakan  metode  yang  sesuai  untuk  jenis  cacat yang sedikit.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Montgomery, Dougles C. 2013. Introduction To Statistica Quality Control Seventh Edition. John Wiley & Sons, Inc : New York.
[2]  Cozzucoli,  P.  C.  2009. Process  Monitoring  with  Multivariate  P  Control Chart.Journal of Quality Statistic and Reli.
[3]  Gaspersz,  Vincent. 2007. Lean Six  Sigma for Manufacturing  and  Service Industries . Penerbit PT. Gramedia Pustaka Utama. Jakarta.
[4]  Mayananda  Karina.  2012. Pengontrolan  Kualitas  Produk  PT.  IGLAS (Persero) Gresik Menggunakan Diagram P Multivariat . Laporan Tugas Akhir Jurusan Statistika ITS : Surabaya.
[5]  Suhartono,  E.O.  2012. Pengontrolan  Kualitas  Pada  Proses  Pengemasan Semen  (Packaging)  PT.  Semen  Gresik  (Persero)  Tbk,  di  Tuban Berbasis  Metode  Six  Sigma .  Laporan  Tugas  Akhir  Jurusan  Statistika ITS : Surabaya.
[6] Wahyudi dan Khunaizah Siti, 2000. Analisis Pengendalian Kualitas Pada Proses  Pengantongan  Semen  Di  PT.  Semen  Gresik  (Persero)  Tbk. Kerja Praktek Jurusan Statistika ITS : Surabaya.
[7]Walpole,  Ronald  E.  2012. Probability  &  Statistics  for  Engineers  & Scientists Ninth Edition .Prentice Hall :New York.
[8]  Johnson,  A.R.  and  Wichern,  D.W.  2007. Applied  Multivariate  Statistical Analysis Sixth Edition. New Jersey . Prentice Hall, Upper Saddle River. [9]Mukhopadhyay,A.R.  2008. Multivariate  Attribute  Control  Chart  Using Mahalanobis  D 2 Statistic .  Journal  of  Applied  Statistics , Vol.35,  No.4, 421-429.
[10] R.Z.Gold. 1963. Tests auxiliary to tests in a Markov chain. The Annals of Mathematical Statistics , vol.34 no 1 pp 56-74.
[11]  H.Taleb.  2009. Control  Chart  Applications  For  Multivariate  Attribute Processes .Computers  and  Industrial  Engineering,  Vol.56  No.1,  pp. 399-410.
[12]    Bothe,  D.R.,  1997. Measuring  Process Capability. McGraw-Hill  :  New York.
[13]   Gaspersz,  Vincent.  2002. Pedoman  Implementasi  Program  Six Sigma .Penerbit PT Gramedia Pustaka Utama. Jakarta.